論文の概要: When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06799v3
- Date: Fri, 15 Mar 2024 02:37:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 04:50:58.058997
- Title: When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System
- Title（参考訳）: 地球科学と基礎モデル:一般地球科学人工知能システムを目指して
- Authors: Hao Zhang, Jin-Jian Xu, Hong-Wei Cui, Lin Li, Yaowen Yang, Chao-Sheng Tang, Niklas Boers,
- Abstract要約: 地球科学基礎モデル (GFMs) は、地球科学における大規模な学際データを統合するための革命的なアプローチである。
GFMは構造化データと非構造化データのペタバイトから貴重な洞察を抽出する。
現在の制限にもかかわらず、GFMは気候変動、自然災害、持続可能性といった問題に対する重要な洞察を提供するという大きな約束を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.445323648941926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Geoscience foundation models (GFMs) represent a revolutionary approach within Earth sciences to integrate massive cross-disciplinary data for improved simulation and understanding of Earth system dynamics. As a data-centric artificial intelligence paradigm, GFMs extract valuable insights from petabytes of both structured and unstructured data. Their versatility in task specification, diverse inputs and outputs, and multi-modal knowledge representation enable a comprehensive analysis that surpasses the capabilities of individual data sources. Critically, the scalability and generalizability of GFMs empower them to address a wide array of prediction, simulation, and decision tasks related to the intricate interactions among Earth system components. By unraveling the causal mechanisms underlying observed patterns and changes, GFMs contribute to advancing our knowledge of the Earth system and its responses to various drivers and perturbations. Collaboration between domain experts and computer scientists plays a pivotal role in fostering innovations in these invaluable tools for understanding the past, present, and future of our planet. Moreover, we introduce recent advances including key technologies for constructing GFMs, especially remote sensing applications. However, challenges remain in validation and verification, scalability, interpretability, knowledge representation, and addressing social bias. Going forward, the key lies in enhancing model integration, resolution, accuracy, and equity through interdisciplinary teamwork. Despite current limitations, GFMs hold great promise for providing critical insights into pressing issues including climate change, natural hazards, and sustainability through their ability to explore multiple scenarios and quantify uncertainties. Their continued evolution toward integrated, data-driven modeling holds paradigm-shifting potential for Earth science.
- Abstract（参考訳）: 地球科学基礎モデル (GFMs) は、地球系の力学のシミュレーションと理解を改善するために大規模な学際データを統合するための、地球科学における革命的なアプローチである。
データ中心の人工知能パラダイムとして、GFMは構造化データと非構造化データのペタバイトから貴重な洞察を抽出する。
タスク仕様、多様なインプットとアウトプット、マルチモーダルな知識表現におけるそれらの汎用性は、個々のデータソースの能力を超越した包括的な分析を可能にする。
GFMのスケーラビリティと一般化性は、地球システムコンポーネント間の複雑な相互作用に関連する様々な予測、シミュレーション、決定タスクに対処することを可能にする。
観測されたパターンや変化の根底にある因果的メカニズムを明らかにすることで、GFMは地球系の知識と様々なドライバや摂動に対する応答の促進に貢献します。
ドメインの専門家とコンピュータ科学者のコラボレーションは、地球の歴史、現在、未来を理解する上で、これらの貴重なツールにおいて、イノベーションを育む上で重要な役割を担います。
さらに,GFM,特にリモートセンシングアプリケーションを構築するための重要な技術を含む最近の進歩を紹介する。
しかし、検証と検証、スケーラビリティ、解釈可能性、知識表現、社会的偏見への対処には課題が残っている。
今後は、学際的なチームワークを通じて、モデル統合、解決、正確性、エクイティを強化することが鍵となる。
現在の制限にもかかわらず、GFMは、気候変動、自然災害、持続可能性などの問題に対する重要な洞察を複数のシナリオを探索し、不確実性を定量化する能力を通じて提供することを約束している。
データ駆動モデリングへの彼らの継続的な進化は、地球科学のパラダイムシフトの可能性を秘めている。
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